03.06.2024
EUROPÄISCHE UNION

„Ein mittelmäßiges Gesetz mit vielen Schwächen“: Was bedeutet der AI Act für die Arbeitswelt von morgen?

Im EU-Parlament ist man sich ungewöhnlich einig: Mit dem AI Act sei Europa ein globaler Vorreiter, was die Regulierung von künstlicher Intelligenz betrifft. Aber stimmt das wirklich? Und wie werden Arbeitnehmer:innen geschützt, die befürchten, von KI verdrängt oder überwacht zu werden? brutkasten hat mit österreichischen EU-Politiker:innen gesprochen, die am 9. Juni zur Wahl antreten, und einen EU-Digitalexperten um seine Einschätzung gebeten.
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Wie stark ist das neue EU-Gesetz zur künstlichen Intelligenz wirklich? (c) Adobe Stock, generiert mit KI

Der AI Act hat seine letzte Hürde genommen. Vor knapp zwei Wochen hat der EU-Rat das Gesetz zur Regulierung von künstlicher Intelligenz final verabschiedet, noch dieses Jahr soll damit begonnen werden, es schrittweise auszurollen. Auf die Frage, was KI für die Zukunft unserer Arbeitswelt bedeute, lassen Politiker:innen quer durch die Reihen und Fraktionen des Europäischen Parlaments eine ähnliche Einschätzung vom Stapel: Künstliche Intelligenz berge großes Potenzial für Wirtschaft – aber auch ernstzunehmende Risiken für Arbeitnehmer:innen. Es häufen sich die Bedenken, man könne in Zukunft am Arbeitsplatz dauerüberwacht und -kontrolliert werden. Gleichzeitig wird Branchen wie beispielsweise Marketing, Journalismus und Softwareentwicklung medial bereits die Trauerrede gelesen.

Nie mehr Langeweile

Verständlich also, dass viele Menschen Angst davor haben, ihren Schreibtisch künftig mit KI teilen zu müssen. Andere hingegen prognostizieren kein Gegeneinander, sondern ein symbiotisches Miteinander von Mensch und Maschine; so auch Sead Ahmetovic, selbst Softwareentwickler und CEO des Wiener Startups WeAreDevelopers. In seiner Keynote am diesjährigen 4Gamechangers-Festival malte er ein eher blumiges Zukunftsbild von einer KI-gestützten Arbeitswelt: „Wenn ein Journalist mich fragt, ob ich Angst hätte, als Entwickler meinen Arbeitsplatz zu verlieren, sage ich nein. Endlich kann ich meine Expertise, meine Fachkenntnis für sinnvolle Aufgaben verwenden. Die KI ist nicht hier, um unsere Arbeitsplätze wegzunehmen. Sie ist hier, um die langweiligen Aufgaben zu übernehmen, die wir ohnehin nicht machen wollen“, so Ahmetovic.

AI Act: „Progressive Kräfte“ versus „Überwachungsfantasien“

Auch im EU-Parlament gehen die Meinungen an dieser Stelle auseinander. Während die einen vor dystopischen Überwachungssystemen warnen, sprechen sich andere dagegen aus, das Potenzial von künstlicher Intelligenz durch Regulierungen zu beschneiden. Die Debatte zog sich durch den gesamten Entstehungsprozess des Gesetzes; so verkündete beispielsweise NEOS-Abgeordnete Claudia Gamon bei einer Abstimmung zum AI Act im März: „Die progressiven Kräfte konnten die Überwachungsfantasien der EVP erfolgreich abwehren und die Regelungen deutlich entschärfen.“

Auch Anna Stürgkh, die für die Wahl am 9. Juni den zweiten Listenplatz der NEOS belegt, plädiert für eine offene Haltung gegenüber künstlicher Intelligenz. „Gerade für junge Menschen ist KI eine super Basis für die Zukunft. Aber sie macht die Arbeit auch nicht für uns“, so Stürgkh in einem Gespräch mit brutkasten. „Ich arbeite als Trainerin in Kommunikation und Führung. Wir hatten einmal ein Seminar, in dem zwei Gruppen Aufgaben bekommen haben. Die Gruppe, die KI als Basis genutzt und dann darauf aufgebaut hat, hat die volle Punktzahl bekommen.“

Big Brother is employing you

Was sind also diese „Überwachungsfantasien“, die anderen Parteien vorgehalten werden? Vor allem der Punkt biometrische Identifikation wurde in den Gesprächen rund um die Beschließung des AI Acts immer wieder kritisiert. Es sei zu verhindern, dass individuelle Personen identifiziert und eine Massenüberwachung möglich gemacht werden könnten. Lukas Mandl, fünfter auf der Liste der ÖVP-Kandidat:innen für die EU-Wahl, spricht von einem „Orwell’schen Risiko“, das von künstlicher Intelligenz ausginge. Gegenüber brutkasten äußert er Bedenken, dass sich Szenarien wie in dem Roman „1984“ auch an den Arbeitsplätzen der Zukunft abspielen könnten: „Beispielsweise um zu tracken, wer wie oft aufsteht von seinem Schreibtisch, wie lange ein E-Mail braucht, um bearbeitet oder beantwortet zu werden und verschiedenes mehr, was dem Arbeitsprozess des einzelnen Mitarbeiters, der einzelnen Mitarbeiterin obliegt“, so Mandl. Durch den AI Act habe man jedoch sichergestellt, dass eine solche Überwachung am Arbeitsplatz nicht erlaubt sei.

Gewerkschaften als Zweitinstanz

Wie KI die Arbeitnehmer:innen der Zukunft beeinflussen könnte, wurde naturgemäß auch für die Sozialdemokratie zu einem wichtigen Thema im Wahlkampf. Andreas Schieder, die SPÖ-Spitze des EU-Wahlkampfs, betont gegenüber brutkasten die Rolle der Gewerkschaften in der Koordination von KI im Job: „Ich glaube, es ist wichtig, dass der Einsatz von AI-Technologie je nach Arbeitsplatz nur in Absprache mit dem Betriebsrat erfolgen kann oder darf. Und dass es auch Bereiche gibt, wo es sehr reglementiert sein muss – Justiz, Ermittlungsmethoden und dergleichen. Gewerkschaften und Personalvertretern in Betrieben kommt, glaube ich, eine zentrale Rolle zu. Sie werden nämlich die Stelle sein, die mit dem Unternehmen zu verhandeln hat und abklärt: Wird das eingesetzt? Wenn ja, wie? Wenn nein, warum nicht? Und ich glaube, sie werden auch eine wichtige Beschwerdeinstanz. Wenn Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter das Gefühl haben, da läuft etwas in die falsche Richtung, dann sind Betriebsrat und Gewerkschaft eine der ersten Ansprechstellen, wo man diese Probleme mal erörtern kann.“

„Vorreiter ist ein neutraler Begriff“

Die Überlegung, in Zukunft zusätzlich zum AI Act noch weitere Kontrollinstanzen einzuschalten, wirft die Frage auf: Wie wasserdicht ist die EU-Regulierung gegen einen Job wie in Orwells Ozeanien? Laut Jan Penfrat hätte sie durchaus noch verschärft werden sollen. Der Digitalexperte ist Teil der Organisation EDRi (European Digital Rights), die ebenfalls in Brüssel sitzt – die perfekte Lage, um der Europäischen Union bei der Arbeit im Digitalbereich auf die Finger zu schauen. Dass sich die EU selbst als globaler Vorreiter bezeichnet, was die Regulierung von KI betrifft, kommentiert Penfrat zynisch: „Vorreiter ist ja erstmal ein neutraler Begriff. Das ist ja nicht in sich eine gute Sache, wenn man in irgendwas schlecht und ein Vorreiter ist. Also ja, Vorreiterrolle kann man sagen. Aber das heißt nicht, dass das ein gutes Gesetz geworden ist. Es ist ein mittelmäßiges Gesetz geworden mit vielen Schwächen.“

Laut Penfrat liege das vor allem am Lobbying von KI-Unternehmen. „Zu viele Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger haben sich, sag ich mal, einnebeln lassen“, so seine Einschätzung. „Manchmal reicht es im Politikbetrieb schon, dass man einfach das Label Innovation draufklebt und sagt, guck mal, das ist neu, was man da alles Tolles machen kann. Dann ist natürlich einfach sehr viel Geld im System und sobald da mit großen Zahlen gehandelt wird, hinterlässt das einen Eindruck in der Politik.“

Leere Versprechung, unterirdische Ausführung

Das EU-Parlament habe sich also von Versprechungen blenden lassen. Versprechungen zu Anwendungen, die laut Penfrat eindeutig darauf abzielen würden, menschliche Arbeit zu ersetzen. Hier gibt der Digitalexperte jedoch eine vorsichtige Entwarnung: „Die Anwendungen können bisher oft qualitativ nicht mithalten mit den Versprechen, die die Unternehmen machen. Hier schaue ich jetzt insbesondere auf Large Language Models wie ChatGPT, aber auch andere Generative-AI-Anwendungen, die zwar groß angekündigt werden, aber unterirdisch sind, was die Akkuratheit des Outputs angeht“, so Penfrat. Nach jetzigem Stand bereits ganze Branchen für obsolet zu erklären, dürfte also etwas überstürzt sein.

Zusatz statt Ersatz

Auch Stürgkh findet beschwichtigende Worte für Menschen, die Angst haben, ihren Job an KI zu verlieren: „Ich habe Geschichte studiert. Diese Welt hat sich schon mehrfach reformiert, zum Beispiel waren viele Jobs nach der industriellen Revolution nicht mehr so wie davor. Das wird jetzt vielleicht mit KI ähnlich sein. Aber das heißt nicht, dass wir alle plötzlich arbeitslos werden; das heißt, dass auch neue Möglichkeiten geschaffen werden.“ Dem pflichtet auch Mandl bei: „Der Mensch ist kreativ genug, um etwas Neues zu entwickeln. Es wird immer genug Arbeit geben.“ Und auch Schieder betont, dass KI schlussendlich Arbeiter:innen unterstützen und nicht ersetzen solle.

Fest steht: Mit dem AI Act hat das Europäische Parlament kurz vor der Wahl ein Thema in einen gesetzlichen Rahmen gebracht, das gerade in aller Munde ist. Ein kluger Zug, um die Menschen auf die EU-Arbeit am Zahn der Zeit aufmerksam zu machen und so möglicherweise sogar zum Wählen zu mobilisieren. Ob der AI Act Arbeitnehmer:innen tatsächlich in eine glorreiche Utopie führt, in der uns nie mehr langweilig ist, oder in eine Welt wie in Orwells 1984, in der uns der „Große Bruder“ auf die Finger klopft, wenn die Mittagspause mal zu lang dauert – das wird sich weisen. Auf jeden Fall wird die EU der Vorreiter dorthin gewesen sein.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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